JP2019021201A - 学習サーバ及び支援システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】運転支援システム1は、ADAS機能を有する複数の車両5と、それら車両5がネットワーク2を介して接続する学習支援サーバ70とを備える。車載装置10は、ADAS機能における画像認識処理により撮影した画像データ中の物体をラベリングする。車載装置10は、ラベリング処理について能動学習を行い苦手データを学習支援サーバ70に送信する。学習支援サーバ70は、苦手データを利用して、画像認識処理におけるパラメータを学習によって更新し、車両5に返信する。学習の際に、苦手データと類似する類似環境データセットが、対象仕向地のデータセットに無い場合に、別の仕向地のデータセットから抽出する。
【選択図】図1
Description
本発明は、車載カメラ(40)を有する車両(5)と、学習サーバ(70)とを備え支援システムであって、前記車両は、画像認識処理を行う車載装置(10)を備え、前記車載装置は、前記車載カメラによる撮影データをもとに画像認識処理を行うとともに、前記画像認識処理に対する評価を行う画像判断部(23)と、前記評価が信頼度に関する基準値より低いか否かを判断し、低い場合に、前記撮影データを、前記画像認識処理に対する前記評価、撮影時刻及び撮影位置を含む付与情報を関連づけて、前記学習サーバへ送信する通知判断部(25)と、を備え、前記学習サーバは、前記車両から前記撮影データを、前記付与情報とともに取得するデータ取得部(83)と、前記撮影データを蓄積するとともに、前記画像認識処理に用いるパラメータの学習に用いるデータセットを蓄積するデータ保持部(91)と、前記車両から前記撮影データを取得したときに、学習タイミングであるか否かを判断するデータ判定部(84)と、前記学習タイミングである場合に、前記撮影データに関連づけられている付加情報を参照して、学習に用いるデータを前記データ保持部から選択し学習を行うサーバ側学習部(85)と、学習結果を前記車両に通知する更新部(86)とを備える、前記車載装置の前記画像判断部は、前記更新部から取得した前記学習結果を、前記画像認識処理に反映させる。
12 車載通信部、 13 GNSSセンサ、 14 対物センサ、
15 温度センサ、 16 車両状態センサ、 18 センサ部、
20 支援処理部、 21 主制御部、 22 画像取得部、 23 画像判断部、
24 学習器、 25 通知判断部、 26 車載記憶部、 40 車載カメラ、
41 前方カメラ、 42 後方カメラ、 43 左側方カメラ、
44 右側方カメラ、 70 学習支援サーバ、 71 サブサーバ、
71a〜71c サブサーバ(A)〜(C)、 81 主制御部、
82 サーバ通信部、 83 ALデータ取得部、 84 データ判定部、
85 サーバ側学習部、 86 更新部、 90 DB、 91 データ保持部、
92 パラメータ保持部、 93 閾値保持部
Claims (8)
- 車両(5)の画像認識処理において評価が付されるとともに撮影日時の情報及び前記車両の位置情報を含む付与情報が関連づけられている撮影データを取得するデータ取得部(83)と、
前記撮影データを蓄積するとともに、前記画像認識処理に用いるパラメータの学習に用いるデータセットを蓄積するデータ保持部(91)と、
前記車両から前記撮影データを取得したときに、学習タイミングであるか否かを判断するデータ判定部(84)と、
前記学習タイミングである場合に、前記撮影データに関連づけられている付加情報を参照して、学習に用いるデータを前記データ保持部から選択し学習を行うサーバ側学習部(85)と、
学習結果を前記車両に通知する更新部(86)とを備える、
学習サーバ。 - 前記撮影データは、前記車両の前記画像認識処理において、不確かさ度が高いと評価されたデータまたは複数種類の学習器で学習した場合に出力に違いが生じると評価されたデータである、請求項1に記載の学習サーバ。
- 前記サーバ側学習部(85)は、前記データ保持部に、前記撮影データと類似する環境のデータが含まれているデータセットを検索し(S14)、
前記データセットがあれば(S14のY)、前記類似する環境のデータと従来環境のデータとを用いて学習を行い(S18)、
前記データセットがなければ(S14のN)、前記撮影データと前記従来環境のデータとを用いて学習を行う(S16)
請求項1または2に記載の学習サーバ。 - 前記データ判定部は、前記データ保持部を検索し、前記撮影データを送信した車両の位置から所定範囲で、前記撮影データの撮影時刻から所定時間内に送信された撮影データの頻度である第1頻度(x1)と、前記撮影時刻の前日に対応する時刻から所定時間内に送信された撮影データの頻度である第2頻度(y1)と、をカウントし(S121、S122)、
前記第1頻度と前記第2頻度との差分の大きさ(|x1−y1|)が、所定の閾値(Th1)を超えている場合に(S123のN)、前記学習タイミングであると判断する、
請求項1から3までのいずれかに記載の学習サーバ。 - 前記データ判定部は、前記データ保持部を検索し、前記撮影データを送信した車両の位置から所定範囲で、前記撮影データの撮影時刻から所定時間内に送信された撮影データの頻度である第1頻度(x2)と、前記撮影時刻の前日に対応する時刻から所定時間内に送信された撮影データの頻度である第2頻度(y2)と、をカウントし(S221、S222)、
前記第1頻度と前記第2頻度との差分の大きさ(|x2−y2|)が、所定の閾値(Th2)を超えている場合に、前記学習タイミングであると判断する、
請求項1から3までのいずれかに記載の学習サーバ。 - 前記データ判定部は、前記データ保持部を検索し、前記撮影データを送信した車両の位置から所定範囲で、前記撮影データの撮影時刻から第1所定時間内に送信された撮影データの頻度である第1頻度(x3)と、前記所定範囲と同じ範囲で、前記所定時間より前の第2所定時間内に送信された撮影データの頻度である第2頻度(y3)と、をカウントし(S321、S322)、
前記第1頻度と前記第2頻度との差分の大きさ(|x3−y3|)が、所定の閾値(Th3)を超えている場合に、前記学習タイミングであると判断する、
請求項1から3までのいずれかに記載の学習サーバ。 - 仕向地毎に前記車両に関連づけられたサブサーバ(71a〜71c)を複数備え、
前記サーバ側学習部(85)は、前記撮影データを送信した車両に関連づけられた前記サブサーバに前記類似する環境のデータが存在しない場合に、他のサブサーバに存在する前記類似する環境のデータを検索する、
請求項3から6のいずれかに記載の学習サーバ。 - 車載カメラ(40)を有する車両(5)と、学習サーバ(70)とを備え支援システムであって、
前記車両は、画像認識処理を行う車載装置(10)を備え、
前記車載装置は、
前記車載カメラによる撮影データをもとに画像認識処理を行うとともに、前記画像認識処理に対する評価を行う画像判断部(23)と、
前記評価が信頼度に関する基準値より低いか否かを判断し、低い場合に、前記撮影データを、前記画像認識処理に対する前記評価、撮影時刻及び撮影位置を含む付与情報を関連づけて、前記学習サーバへ送信する通知判断部(25)と、
を備え、
前記学習サーバは、
前記車両から前記撮影データを、前記付与情報とともに取得するデータ取得部(83)と、
前記撮影データを蓄積するとともに、前記画像認識処理に用いるパラメータの学習に用いるデータセットを蓄積するデータ保持部(91)と、
前記車両から前記撮影データを取得したときに、学習タイミングであるか否かを判断するデータ判定部(84)と、
前記学習タイミングである場合に、前記撮影データに関連づけられている付加情報を参照して、学習に用いるデータを前記データ保持部から選択し学習を行うサーバ側学習部(85)と、
学習結果を前記車両に通知する更新部(86)とを備える、
前記車載装置の前記画像判断部は、前記更新部から取得した前記学習結果を、前記画像認識処理に反映させる、
支援システム。
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